[LAB 08 · 图像重建：遮挡损失与表示评价](/course/notebooks/b5ba27f2c5ba4ec0922208a7d5dc80a4.html)

# 两个目标，两个分母
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索引恢复、去噪/遮挡ConvAE训练、PCA基线、独立冻结评价

## 两个目标，两个分母

去噪的损失对所有像素平均：

$L_{DAE}=\frac1{BHW}\sum_{b,p}(\hat x_{bp}-x_{bp})^2.$

遮挡模型只在隐藏集合M上平均：

$L_{mask}=\frac{\sum_{b,p}M_{bp}(\hat x_{bp}-x_{bp})^2}{\sum_{b,p}M_{bp}}.$

如果对整图算MSE，再把大量可见真值复制到输出，会人为改善分母。这也是重建面板与指标要分开说明的原因：图上为方便阅读将已知像素原样保留，数值只评价隐藏部分。

两模型各自独立初始化并保存对应随机权重，Adam学习率0.003；去噪40轮，遮挡50轮。训练循环中每轮重新生成破坏，只有训练源图参与参数更新。